Integrating Nanotechnology in Neurosurgery, Neuroradiology, and Neuro-Oncology Practice—The Clinicians’ Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Body scanners and operating microscopes have become standard of care for diagnostic imaging and operative planning in neurosurgical oncology.Recently, the preclinical development of novel nanoscale materials for use in enhancing imaging and visualization of brain tumors in vivo have led to translational platforms that offer clinicians the potential for improving surgical outcomes and tailoring personalized treatment regimens.In this piece written by three physician-scientists with over 30 years of combined expertise in neurosurgery, neuroradiology, neuro-oncology, and CNS nanotherapeutics, we provide our collective opinion regarding the emerging uses of nanotechnology in our respective subspecialties. NANOTECHNOLOGY IN NEURORADIOLOGYCommon neuroimaging modalities such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) provide anatomical details of the brain and spine.Both CT and MRI scans provide ~25-100 μm resolution of neural structures (Kaviarasi et al., 2019).CT uses X-rays while MRI uses radiowaves and magnetic fields for image acquisition and iodine-or gadolinium (Gd)based contrast dye agents, respectively, for further enhancement and delineation of lesions such as higher grade tumors, vascular lesions, or traumatic brain injuries that cause leakiness of the blood-brain barrier (BBB) (Martina et al., 2005;Bauer et al., 2014).Tracer-based imaging modalities such as positron emission spectroscopy (PET) and single-photon emission computerized tomography (SPECT) have limits of resolution between 2 and 10 mm (Moses, 2011;Bailey and Willowson, 2013) and rely on costly, injectable radioactive tracers to detect diseased cells.Nanotechnology for neuroimaging largely remains in early stage preclinical development.Functionalized nanoparticles containing iron oxide or gold or quantum dots have been tested in mouse models of stroke and brain tumors, demonstrating enhanced visualization of tumor foci, thrombi, or infarcted brain tissues (reviewed in Kaviarasi et al., 2019) (Kaviarasi et al., 2019).In particular, high resolution magnetic particle imaging (MPI) utilizing superparamagnetic iron oxide nanoparticles to acquire quantitative three-dimensional, in vivo real-time imaging shows promise in the fields of vascular, tumor, and cell labeling and tracking (reviewed in Wu et al., 2019) (Wu et al., 2019).Furthermore, the use of artificial intelligence and machine learning to deconvolute neural networks with brain mapping will further compliment the uses of nanotechnology in molecular neuroimaging (Lui et al., 2020;Yao et al., 2020).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».